海上采油平台柴油机故障诊断方法研究

蔡长江

中海油能源发展装备技术有限公司 天津市 300452

摘要：随着海上采油平台的扩展，柴油机的运用也逐渐广泛，而工作中出现的故障问题需要进一步解决。因此，提出海上采油平台柴油机故障诊断方法研究。对柴油机的故障震动信号特征进行提取，遵循海上采油平台柴油机加权证据的融合规则，最后对海上采油平台柴油机故障特征参数进行深度提取，确保第一时间发现故障所在。海上采油平台柴油机故障诊断方法研究仿真实验表明：利用此柴油机故障诊断方法，可以提高海上采油平台存储柴油机传感器输出信息的速度，提高了海上采油工作的效率。

关键词：海上作业；采油平台；柴油机；故障诊断；诊断方法；信号特征；

中图分类号：TE969文献标识码：A

0引言

在海上船舶、发电发力、矿山开采等领域之中，柴油机得到了广泛的应用，一般都被视为设备的动力源泉，带动着国民经济的发展，柴油机故障的诊断拥有着不容小觑的用处^[1]。时代在进步，设备也在精进，更加精密的设备就代表着更加复杂的操作和构造，这也就导致了故障的类型和原因越来越错综复杂，这使得柴油机故障诊断需要跟进一步的改变和迈步^[2]。依照海上采油平台在不同状态下的柴油机振动信号关联度的区别，在机械故障诊断的特征提取和故障源定位中，一般会采用对其相关性进行分析的方法来解决故障。针对证据的相关性进行融合，消除重复使用的相关信息，对证据融合的影响进行合成，修改证据的权重规则^[3]。将多源信息应用于发动机故障诊断，引用针对多海上采油平台柴油机存在的各种证据冲突，提出一种证据加权方法，利用冲突证据信息，消除故障对检测的干扰，实现对海上采油平台柴油机故障的准确诊断。

1提取柴油机故障震动信号特征

海洋平台柴油机缸盖振动会因为活塞撞缸冲击、排气门冲击以及燃烧冲击等问题引发激振源^[4]。假使柴油机在工作中真的发生了一些故障问题，所能观察捕捉到的激振力，会在一定时间内发生能量的变化和起伏。由于柴油机信号的属性不平稳且非线性存在，这些特征所造成的时变属于频率暂态信号，其波形中可以观察到缺陷和问题^[5]。分解过程中，对 层的初始信息进行小波包分解处理，对 层各频带的波包系数做出提取，对相应分量的能量频道进行组合，小波包分解结构如下图1。

图1 小波包分解结构

在上图中， 为最一开始的信号信息； 代表了 层中的第 个排列中的 ，所以用 来表示第3层各子带的能量，根据以上分析可以排列出下列式子1来用于计算：

（1）

归一化系数 可分别通过下列式2得出：

（2）

在以上式中，存在于第三层的 排频率中，其具体被分解后得到的信息由 来表示；在第三层的各个具体分解信息 中， 表示在 上的离散点中所存在的系数， 和 分别代表了序列中可能存在离散点的个数。将时频特征相融，充分发挥各个领域的优点，映射振动信号有效数据，对冗余信息进行根除，以便于提高柴油机的故障诊断性能。

2海上采油平台柴油机加权证据融合规则

针对海上采油平台柴油机冲突证据局限性提出加权证据融合规则，考虑到不同来源的证据应具有不同的要求，融入神经网络进行柴油机的局部故障诊断，面对没有方式来下定义的数据，一般使用两个证据间的间隔距离做出分配，以此来计算正确率的最终占比，以此构造证据的主要来源和分布。由以上分析可以列出关于假设函数 与 两者间的距离为 ，具体如下列式子3：

（3）

则证据之间的相似程度 为下列式子4所示：

（4）

情况相同时，在辨识框架中设立 个证据体系，但要求其处于还未融合的状态，在经过式子4的计算之后得出相似值，列出关于 的相似阶矩阵，如下列式子5所示：

（5）

将式子5中第 列或第 行相加可得第 个证据被其他 个证据所支持的程度，为下列式子6所示：

（6）

对第 个神经网络的正确率作出假设，并融入以上式子来计算证据之间的总信度，在归一化处理后得到 的证据分配权系，采用合成规则进行融合得到最终结果，该数值反映除了整个合成过程中的影响程度。

3故障特征参数提取

对初始信号的RMS值进行计算，转换有效值为值域，可以达到量化振动强度的效果。采油海上平台柴油机的周期信号进行分析，波形时域图中的第 个点RMS值由下列式子7进行计算：

（7）

在表示原始信号的公式中，A、B、C是三个初始信号点上的RMS本地数据。计算 的信号后，规划RMS的局部信号阈值。 海上采油平台柴油机着火时，在点火停止点处，周期信号的振幅短，若对阈值定位直接进行选择，则无法定位准确的范畴，尽量采用自适应阈值法避免误差故障。通过检查来判断阈值，分类规划数据信号点。 用于区分RMS信号点的特征，信号高于冲击点或低于非冲击点，点火冲击的自适应阻截阈值如式子8所示：

（8）

式子中， 为某个点的属性， 为所属阈值。取值根据周期范围进行，小取值为非冲击区域范畴，大取值为冲击区域范畴。 利用点火点火上止点激波值、点火上激波峰、不点火上激波峰和不点火上激波峰四个局部特征来提取柴油机故障诊断的特征参数。

4仿真实验

4.1实验准备

针对某个海上采油平台柴油机的故障进行仿真实验诊断研究，柴油机的具体实验参数数据转速在570 r/min左右；载荷为165n.m；采样频率为30000赫兹。测试和记录对柴油机分别在正常、撞缸和失火工况下的振动信号数据，对全部周期的振动做出数据整合，在每个工况下进行采样，大概采样数量为500个。将10个样本划分为一个小组，抽取其中随机的一组调查其清晰的工况数据用于实验，其他9组为待测数据，其结果尚不明确，可以作为备选样本组进行二次实验。

4.2实验结果

在正常、撞缸及失火三种工况下，分别选取一组特征样本等待检验，本次实验通过对测试样本的计算来判断识别率，诊断柴油机的问题故障及性能差异，具体的计算公式如下列式子9所示：

（9）

以上式子中， 为实验识别效率， 为在实验中诊断出故障的样本， 为故障未被发现的样本。记录收集的10个测试样本对柴油机故障诊断进行记录，实验结果见下表1。

表1 实验测试结果

工况	测试组数	故障诊断组数	诊断率
正常	10	10	100%
失火	10	10	100%
撞缸	10	10	100%

从上表结果可以观察出，对于海上采油平台柴油机在3种工况的故障都呈现出百分之百的识别率。由此可以证明本文设计的柴油机故障诊断方法，可以在任何海上采油平台存储柴油机传感器输出信息的相应故障，可得到较为准确的诊断结果，提高了海上采油工作的效率。

5结束语

在介绍了故障震动信号研究的基础上，论证了故障诊断的可行性和有效性，提出了海上采油平台柴油机故障诊断方法。分析了柴油机的结构、常见的故障形式以及故障特点，选取振动信号和故障特征参数作为监测信息，为仿真实验的顺利进行打下了基础。柴油机多故障状态下的诊断和基于信息融合的在线诊断是下一步需要研宄的工作。采集多种样本，研究更加实用的多源信息融合诊断系统，将提高柴油机的在线监测和诊断的精度和可靠性。

参考文献

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